智能科技助力提升质检效率，更好地倾听用户心声

通过观测喜马拉雅的客户服务数据发现，其在线客服日会话量约3000通，电话客服日通话量1000通，平均通话时长5-6分钟。通过配置规则、设计语句检测算子的逻辑运算条件进行模型搭建，结合呼入系统随录字段定位模型目标用户范围，完成质检模型的初步建模。在持续验证优化后，平均每天可以监测出1000多条投诉及举报录音，主要包括投诉主播、客服或者举报音视频文件、专辑、版权等多个业务场景。通过制定投诉专项质检模型解决方案，采用通用服务态度质检规则+投诉/举报/曝光等专项投诉质检规则+重点业务质检规则等多种质检模型组合方式，快速精准定位录音及文本中涉及的投诉场景，最后结合为触发红线指标设计的智能及抽检预警任务方案,确保每类投诉问题都有人处理，并及时安抚客户情绪并做出合理解释，给出处理方案，避免问题升级。

通过使用得助智能质检系统，最终投诉录音量从系统上线前约100通/天缩减到约10通/天，有效降低投诉率。同时，在人机高效协作的质检方式下，可及时跟进问题录音并有效解决投诉问题，协助喜马拉雅全面提升运营效率与客户满意度，实现质检业务的智能数字化转型。

利用智能质检模型及时输出违规趋势报表，挖掘分析用户反馈的问题事件，抓取重点及关键，预知潜在的风险问题并联合运营、培训等部门提前设定解决方案，规避风险，确保业务开展的合规性和连续性。